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La inteligencia artificial está ayudando a revolucionar la atención sanitaria tal como la conocemos

Avanzando en el descubrimiento de fármacos. Ayudar a que los tratamientos lleguen a los pacientes más rápido. Diversificar los ensayos clínicos. He aquí un vistazo a cómo Johnson & Johnson está aprovechando la IA para ayudar a crear un mundo más saludable.

En una época en la que las enfermedades crónicas van en aumento y las personas viven más que nunca, se necesitan con urgencia soluciones novedosas para una mejor atención al paciente. En el próximo capítulo de la atención sanitaria, un nuevo tipo de tecnología desempeñará un papel más importante que nunca.

Ingrese la inteligencia artificial o IA. Arraigada en la simulación de la inteligencia humana mediante sistemas informáticos y máquinas, la IA tiene el potencial de transformar la forma en que los humanos aprenden, trabajan e interactúan entre sí en todos los aspectos de la vida.

También está preparado para revolucionar la atención sanitaria.

«El rápido crecimiento de los datos disponibles relacionados con la atención médica en los últimos años nos permite plantear preguntas más importantes», afirma Jeff Headd, vicepresidente de ciencia de datos comerciales de Janssen North America Business Technology. “Utilizando las últimas innovaciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML), podemos analizar rápidamente estos vastos conjuntos de datos (incluidos registros médicos electrónicos, resultados de laboratorio o incluso imágenes médicas como rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas), descubrir nuevos conocimientos y luego impulsar acciones con potencial real para mejorar los resultados de los pacientes”.

La promesa que encierra la IA es la razón por la que Johnson & Johnson está utilizando activamente la tecnología de diferentes maneras, desde acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos hasta ayudar a los cirujanos a analizar los resultados de los procedimientos. También es la razón por la que, durante la conferencia South by Southwest de este año , la compañía organizó un panel sobre el papel de la IA en la transformación de la atención médica.

«Existe una gran demanda de soluciones en el ámbito de la atención sanitaria», afirma Shan Jegatheeswaran, director global de MedTech Digital de Johnson & Johnson, que habló en el panel. “Pero es importante recordar que lo más sofisticado del flujo de trabajo clínico sigue siendo el cerebro humano. El papel de la IA es aumentar una decisión o acción humana de una manera que mejore la velocidad, la calidad o ambas”.

Analizaremos más de cerca cinco formas en que la IA está ayudando a impulsar la atención médica y cómo Johnson & Johnson la está utilizando para ayudar a mejorar la calidad de la atención médica en todo el mundo.

Facilitar la detección temprana de enfermedades

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Cuando se trata de detectar y diagnosticar enfermedades antes, la IA puede suponer un verdadero punto de inflexión. Al aplicar la IA a los datos derivados o generados por pruebas de diagnóstico comunes, como electrocardiogramas y ecocardiogramas, los proveedores podrían diagnosticar enfermedades con mayor precisión, evitar retrasos en la atención y potencialmente salvar vidas.

Tomemos como ejemplo la hipertensión pulmonar (HP) y la amiloidosis cardíaca, dos enfermedades progresivas y a menudo mortales. A pesar de la existencia de tratamientos, ambas enfermedades suelen ser mal diagnosticadas en una etapa temprana, dado que sus respectivos síntomas imitan los de otras enfermedades más comunes.

Para ayudar a diagnosticar estas enfermedades, Johnson & Johnson se ha asociado con los colaboradores Anumana y Mayo Clinic para la hipertensión pulmonar, y Ultromics Ltd. y Atman Health para la amiloidosis cardíaca para desarrollar algoritmos de inteligencia artificial destinados a ayudar a detectar estas enfermedades en una fase temprana.

«Nuestro objetivo ha sido desarrollar herramientas mejoradas con IA que puedan integrarse perfectamente en el flujo de trabajo clínico actual de los médicos», afirma Mona Selej, directora senior de Metabolismo cardiovascular e hipertensión pulmonar, ciencia de datos y salud digital, I+D de Janssen Pharmaceutical Companies. de Johnson & Johnson y médico de PH de formación. “Determinamos qué pruebas suelen recibir los pacientes al principio de su camino hacia el diagnóstico (electrocardiogramas en el caso de HP y ecocardiogramas en el caso de amiloidosis cardíaca) y desarrollamos algoritmos de inteligencia artificial que podrían detectar sutilezas que son invisibles a simple vista, lo que sugiere que los pacientes deberían ser marcado para pruebas de confirmación”.

El algoritmo PH y el algoritmo de amiloidosis cardíaca de Ultromics han recibido la designación de dispositivo innovador de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. y, si se aprueban, podrían ayudar a facilitar diagnósticos más tempranos y precisos, lo que permitiría a los pacientes recibir tratamiento antes.

Más allá de los algoritmos de detección temprana, los dispositivos médicos , incluidos los dispositivos conectados, las plataformas robóticas y las soluciones digitales, también están evolucionando con la IA para mejorar sus capacidades.

La plataforma Monarch™ para broncoscopia de Johnson & Johnson MedTech , por ejemplo, permite a los médicos examinar áreas del pulmón a las que es más difícil acceder con broncoscopios convencionales, y eso puede ayudar en el diagnóstico más temprano del cáncer de pulmón. El sistema robótico flexible utiliza tomografías computarizadas preoperatorias de los pulmones para informar el procedimiento, pero rastrear objetos en un entorno tan dinámico en tiempo real puede resultar complejo. El equipo de I+D de Monarch utiliza algoritmos de IA y ML para desarrollar y perfeccionar la navegación de la plataforma Monarch, lo que ayuda a los médicos a guiar el broncoscopio durante los procedimientos de biopsia de pulmón y les permite localizar un tumor potencial con mayor precisión. Esto conduce a un diagnóstico y tratamiento más precisos.

Impulsando el descubrimiento de fármacos

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Tradicionalmente, descubrir y desarrollar nuevos medicamentos para tratar enfermedades es una tarea larga y compleja, pero la IA está preparada para ayudar a acelerar este proceso.

Para desarrollar medicamentos, los investigadores necesitan comprender qué variaciones biológicas y genéticas provocan el desarrollo de enfermedades. Al aplicar la IA a conjuntos de datos médicos anónimos, como registros médicos electrónicos o resultados de laboratorio, los científicos pueden completar la información faltante sobre las causas de esas enfermedades.

La IA también está permitiendo a los investigadores desarrollar medicamentos más específicos, impulsando el progreso hacia la medicina de precisión.

Por ejemplo, en oncología se puede aplicar un algoritmo de IA a imágenes digitalizadas de biopsias para ayudar a identificar diferencias sutiles entre tumores, lo que indica la presencia de mutaciones genéticas en un subconjunto de pacientes. Los investigadores pueden utilizar estos hallazgos para desarrollar medicamentos diseñados específicamente para ese subconjunto de pacientes. Esos mismos algoritmos que pueden ayudar a identificar mutaciones genéticas podrían usarse luego para encontrar a estos pacientes en el mundo real para facilitar el reclutamiento en ensayos clínicos y la toma de decisiones clínicas.

«El descubrimiento de fármacos es un proceso extremadamente desafiante, en el que solo un pequeño porcentaje de compuestos líderes pasan a ensayos clínicos y un porcentaje aún menor se convierte en medicamentos aprobados», afirma Chris Moy, director científico de Oncología, Ciencia de Datos y Salud Digital, I+D de Janssen. «La IA no solo nos ayuda a identificar los objetivos correctos para enfermedades complejas, sino que también nos ayuda a diseñar moléculas adecuadas para tratar enfermedades y optimizarlas para proporcionar un tratamiento dirigido a la enfermedad y al mismo tiempo reducir el impacto de los efectos secundarios».

Juntas, estas aplicaciones de IA ayudarán a los investigadores a colocar los medicamentos candidatos más prometedores en el desarrollo clínico, con el objetivo final de mejorar la probabilidad de llevar con éxito un medicamento al mercado y hacer llegar rápidamente nuevos tratamientos a los pacientes que más los necesitan.

Permitir un reclutamiento de ensayos clínicos más específico

Uno de los mayores desafíos cuando se trata de realizar ensayos clínicos es reclutar e inscribir de manera rápida y eficiente a pacientes que cumplan con los criterios de selección . La adopción de tecnología de inteligencia artificial en el proceso puede ayudar a resolver este problema.

Ejemplo: en Johnson & Johnson, los investigadores están aplicando algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos anónimos para identificar y ubicar sitios de investigación clínica con pacientes que potencialmente podrían beneficiarse de los medicamentos en estudio. Luego, el equipo de operaciones de ensayos clínicos puede trabajar para determinar la probabilidad de inscribir los sitios recientemente identificados en sus ensayos.

Nuestro objetivo es aprovechar el poder de la IA para llevar los ensayos a más pacientes, en lugar de esperar a que los pacientes acudan a nosotros.

— Nicole Turner, directora sénior de desarrollo global, ciencia de datos y salud digital, I+D, Janssen

«Históricamente, muchos ensayos clínicos se han llevado a cabo en gran medida en los principales centros médicos académicos, pero sabemos que no todos los pacientes tienen acceso a estos centros», afirma Nicole Turner, directora sénior de Desarrollo Global, Ciencia de Datos y Salud Digital, I+D de Janssen. «Nuestro objetivo es aprovechar el poder de la IA para llevar los ensayos a más pacientes, en lugar de esperar a que los pacientes acudan a nosotros».

Los datos y la inteligencia artificial también están ayudando a los investigadores a diversificar los ensayos clínicos, ya que los análisis avanzados están encontrando ubicaciones e instituciones de atención médica donde es más probable que se trate a pacientes diversos. Luego, los investigadores pueden priorizar el reclutamiento de pacientes elegibles de esos sitios de estudio para ensayos clínicos. Esto es fundamental, dada la importancia de garantizar que los medicamentos se estudien en poblaciones diversas de pacientes representativas de aquellos afectados por enfermedades.

Garantizar que los tratamientos puedan llegar a los pacientes

Primero viene el descubrimiento y desarrollo de terapias, medicamentos y otros productos sanitarios. Luego, el siguiente punto crítico es garantizar que estos productos lleguen a los pacientes, y la IA también puede ayudar en eso.

Almacenar productos en hospitales, farmacias, clínicas y otros centros de atención médica donde se necesitan requiere una predicción precisa de la oferta y la demanda. Esto puede ser un desafío, ya que una amplia gama de factores pueden afectar la cadena de suministro, incluidas las tendencias del mercado, las perturbaciones económicas, los problemas con los proveedores y más.

Las soluciones impulsadas por IA pueden ayudar a priorizar qué ubicaciones se verán muy afectadas para responder rápidamente a factores de riesgo que de otro modo podrían afectar la capacidad de entregar productos a las personas que cuentan con ellos.

«Es nuestra responsabilidad asegurarnos de que los pacientes y los clientes tengan acceso confiable a las terapias transformadoras que crea nuestra empresa», dice Vishal Varma, director de investigación de operaciones y ciencia de datos y digital de la cadena de suministro de Johnson & Johnson Services, Inc. «La IA nos está ayudando construir una cadena de suministro estable y resiliente para que podamos cumplir con esa obligación”.

Por ejemplo, Johnson & Johnson está utilizando algoritmos de aprendizaje automático avanzados para examinar y analizar grandes cantidades de datos, incluidas las fluctuaciones de la demanda y el desempeño de los proveedores, así como para ayudar a predecir el impacto de eventos en tiempo real que pueden alterar la cadena de suministro (piense en situaciones graves). fenómenos meteorológicos y perturbaciones económicas). Las soluciones impulsadas por IA pueden ayudar a priorizar qué ubicaciones se verán muy afectadas para responder rápidamente a factores de riesgo que de otro modo podrían afectar la capacidad de entregar productos a las personas que cuentan con ellos.

Garantizar que los pacientes tengan acceso a los productos adecuados también requiere una comunicación oportuna con los proveedores de atención médica.

«Otra forma en que Johnson & Johnson utiliza el aprendizaje automático es mejorar nuestra comprensión de la progresión de la enfermedad, lo que nos permite anticipar cuándo un paciente puede beneficiarse de uno de nuestros medicamentos», afirma Headd.

Esta aplicación es parte de una capacidad global de Johnson & Johnson conocida como Engagement.ai, diseñada para guiar el compromiso de la empresa con los profesionales de la salud. Engagement.ai funciona con modelos de IA y ML entrenados en amplios conjuntos de datos para proporcionar información que maximice la capacidad de la empresa para apoyar a los proveedores y sus pacientes.

«Estos conocimientos de Engagement.ai nos permiten priorizar cuándo, dónde y cómo nos conectamos con los proveedores de atención médica para garantizar que tengan información relevante y adecuada al tomar decisiones de tratamiento», dice Headd.

Análisis del quirófano para la eficiencia y el aprendizaje del médico

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En el quirófano (OR), con frecuencia se toman vídeos quirúrgicos durante los procedimientos para brindar educación, metodologías de investigación y estrategias de mejora de la calidad a los profesionales médicos.

Johnson & Johnson MedTech está desarrollando una cartera de soluciones digitales para quirófano que utilizan algoritmos de inteligencia artificial para esencialmente «cortar un video destacado de estos videos» en cuestión de minutos, explica Jegatheeswaran, para que los cirujanos puedan volver a ver eventos importantes de sus procedimientos. Sin IA, este proceso podría tardar horas, incluso días, en completarse.

«Los cirujanos se parecen mucho a los atletas de alto rendimiento», dice Jegatheeswaran. “Los cirujanos nuevos y en formación quieren ver cómo se desempeñaron y aprender de sus actuaciones y de cómo se desempeñaron los demás. Pero nadie quiere sentarse y mirar horas de imágenes del procedimiento completo”.

Ahora, los cirujanos pueden observar lo que sucedió durante los procedimientos prácticamente en tiempo real y compartir el video con residentes y pares, ofreciendo valiosos análisis posteriores al caso y oportunidades de aprendizaje.

«Una vez que tenga suficientes videos quirúrgicos enriquecidos, podrá comenzar a ejecutar algoritmos sobre los comportamientos, tácticas y movimientos que crean resultados positivos y negativos durante la cirugía», dice Jegatheeswaran.

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